Münih Teknik Üniversitesi’ndeki (TUM) bir araştırma ekibi, binlerce gerçek trafik durumundan öğrenmek için yapay zeka kullanan araçlar için yeni bir erken uyarı sistemi geliştirdi. BMW Group ile işbirliği içinde sistemle ilgili bir çalışma gerçekleştirildi. Sonuçlar gösteriyor ki, günümüzün sürücüsüz araçlarında kullanıldığında, otomobillerin tek başına başa çıkamayacağı potansiyel olarak kritik durumlara karşı% 85’in üzerinde doğrulukla yedi saniye önceden uyarı verebiliyor.
Gelecekte kendi kendine giden teknolojik arabaları güvenli hale getirmek için, geliştirme çabaları genellikle arabalara tüm trafik katılımcılarının davranışlarını analiz etme yeteneği vermeyi amaçlayan karmaşık modellere dayanır. Ancak modeller henüz bazı karmaşık veya öngörülemeyen durumlarla başa çıkamazsa ne olur?
TUM’daki Münih Robotik ve Makine Zekası Okulu (MSRM) Yönetim Kurulu Üyesi ve Medya Teknolojisi Başkanı Prof. Eckehard Steinbach ile çalışan bir ekip yeni bir yaklaşım benimsiyor. Yapay zeka (AI) sayesinde sistemleri, kendi kendine sürüş test araçlarının gerçek dünyadaki karayolu trafiğinde sınırlarına kadar zorlandığı geçmiş durumlardan öğrenebilir. Bunlar, bir insan sürücünün görevi devraldığı durumlardır – ya araba müdahale ihtiyacını işaret ettiği için ya da sürücü güvenlik nedeniyle müdahale etmeye karar verdiği için.
RNN aracılığıyla görüntü tanıma
Teknoloji, çevredeki koşulları yakalamak için sensörler ve kameralar kullanır ve direksiyon simidi açısı, yol koşulları, hava durumu, görüş mesafesi ve hız gibi araç için durum verilerini kaydeder. Yinelenen bir sinir ağına (RNN) dayanan AI sistemi, verilerle kalıpları tanımayı öğrenir. Sistem, yeni bir sürüş durumunda kontrol sisteminin geçmişte üstesinden gelemediği bir model tespit ederse, sürücü olası bir kritik durum hakkında önceden uyarılacaktır.
“Araçları daha otonom hale getirmek için, birçok mevcut yöntem arabaların trafik hakkında ne anladıklarını inceler ve daha sonra onlar tarafından kullanılan modelleri iyileştirmeye çalışır. Teknolojimizin en büyük avantajı: arabanın ne düşündüğünü tamamen görmezden geliriz. Bunun yerine kendimizi şununla sınırlandırırız: veriler gerçekte olanlara dayalı ve kalıpları arıyor, “diyor Steinbach. “Bu şekilde, AI, modellerin tanımayabileceği veya henüz keşfetmemiş olabileceği potansiyel olarak kritik durumları keşfediyor. Bu nedenle, sistemimiz otomobillerin ne zaman ve nerede zayıflıklara sahip olduğunu bilen bir güvenlik işlevi sunuyor.”
Önceden yedi saniyeye kadar uyarılar
Araştırmacılardan oluşan ekip, teknolojiyi BMW Group ve otonom geliştirme araçlarıyla halka açık yollarda test etti ve sürücünün müdahale etmesi gereken yaklaşık 2500 durumu analiz etti. Çalışma, yapay zekanın potansiyel olarak kritik durumları, meydana gelmeden önce yedi saniyeye kadar yüzde 85’ten daha iyi bir doğrulukla tahmin edebildiğini gösterdi.
Ekstra çaba harcamadan veri toplama
Teknolojinin çalışması için büyük miktarlarda veriye ihtiyaç vardır. Sonuçta, AI, daha önce durum görülmüşse, yalnızca sistemin sınırlarındaki deneyimleri tanıyabilir ve tahmin edebilir. Çalışmanın yazarlarından Christopher Kuhn, yolda çok sayıda geliştirme aracı varken, veriler pratik olarak kendiliğinden üretildi, diyor: “Test sürüşünde potansiyel olarak kritik bir durum ortaya çıktığında, sonuçta bir yeni eğitim örneği. ” Verilerin merkezi olarak depolanması, her aracın filo genelinde kaydedilen tüm verilerden öğrenmesini mümkün kılar.